前言
2026年，AI原生教育正从概念走向全面落地。教育部推动打造人工智能通识课程体系，赋能理工农医文等各类人才培养。腾讯云AI教育解决方案（AIE）依托混元大模型和DeepSeek底层技术，构建了面向全学龄段的AI教育产品矩阵，成为国内AI教育领域的重要参与者。
一、腾讯云AIE方案概述
腾讯云AI教育解决方案致力于为全学龄段用户提供开箱即用的人工智能学习平台及体系课程。方案整合了腾讯多个AI实验室的前沿技术沉淀与产业级实践经验，为学校提供从课程资源到算力支持的完整闭环。
1.1 核心优势
方案具备四大核心优势：依托腾讯优图实验室、AI Lab等机构的前沿AI技术，提供从小学到高校的全学龄课程资源，配备腾讯混元、腾讯开悟、腾讯扣叮等特色实训项目，以及基于腾讯云海量算力的即插即用高性能云服务。
二、分层课程体系
针对不同学龄段和学科背景，腾讯云设计了分层课程体系，满足差异化的AI教学需求。
2.1 青少年AI教育
面向K12阶段，腾讯扣叮平台提供图形化编程、Python编程、硬件编程、AI实验平台等多种工具。其中AI实验平台包含AI体验馆、AI训练馆和AIGC创作工坊，支持师生开展丰富多样的数字创作。课程体系采用阶梯式设计，从编程启蒙逐步过渡到AI算法实践。
2.2 高校AI通识课
高校场景下，腾讯云构建了三层课程架构：
AI实训课面向人工智能、大数据等专业，包含深度学习与计算机视觉、自动驾驶感知应用、工业缺陷识别等课程，单课课时24至48课时。AI案例课面向商科、医疗、能源等非AI专业，将AI与行业场景结合，如AI+商科涵盖广告营销和用户研究，AI+医疗围绕X光片分类和CT影像分割。AI短培课面向全校所有专业，涵盖大语言模型基础、AIGC应用等通识内容。
2.3 原厂培训服务
腾讯提供由原厂专家讲师授课的线上及线下师资培训，覆盖实训课、案例课和短培课程。同时为高校提供AI赛题设计和赛时技术支持，以赛促学推动AI人才培养。
三、云端实训平台
腾讯云AIE方案的核心技术基础设施由两大平台构成。
3.1 Cloud Studio
对标Google Colab的云端IDE，预置30多种语言模板和PyTorch、TensorFlow、ChatGLM3等主流深度学习框架。智能匹配GPU资源，支持即开即用的云端实训环境创建，并可通过API和SDK快速集成到学校现有系统。
3.2 TI-ONE平台
一站式机器学习平台，提供自动学习、Notebook建模和任务式建模三种方式。Angel训练框架性能提升30%，推理加速能力达2倍。支持Spark、TensorFlow、PyTorch等主流框架，满足从教学实验到科研训练的全场景需求。
3.3 智能体搭建平台（腾讯元器）
零代码即可创建AI智能体，支持角色设定和流程编排。提供丰富的插件和知识库资源，适合学生快速体验AI应用开发全流程。
四、方案架构与技术底座
腾讯云AIE基于混元大模型和DeepSeek构建底层AI能力。方案架构自上而下分为应用层、平台层和基础设施层。
应用层覆盖青少年AI教育和高校AI教育两大场景，提供课程教学、实训开发和教学管理功能。平台层包括Cloud Studio、TI-ONE和腾讯元器三大核心平台。基础设施层依托腾讯云弹性计算和GPU算力资源，确保实训环境和模型训练的稳定运行。
五、落地案例
5.1 深圳中小学AI教育平台
腾讯助力深圳市教育局建设"深教AI平台"，面向全市中小学师生提供AI教育平台与服务，包含课程资源、教学工具和AI实验等内容，支撑深圳市AI教育的推广普及。
5.2 广州中小学AI教育
广州自2022年启动AI课程普及，由腾讯打造"广州市中小学人工智能教育平台"，支撑全市1500多所学校常态化开展AI教育，并联合高校团队开展师资培训和教研活动。
5.3 深大腾讯云AI产业学院
深圳大学与腾讯联合成立AI产业学院，实现优势互补和资源重组，在人才培养、产教融合机制和AI科学研究方面取得显著成效。
5.4 深信院腾讯高等工程师学院
深圳信息职业技术学院与腾讯合作共建高等工程师学院，依托腾讯云在数字化方面的技术产品和生态，联合培养复合型数字化人才。
六、AI原生教育趋势
2026年腾讯云AI产业应用大会发布的《AI原生教育报告》指出，传统教学四支柱——知识稀缺性、记忆竞争力、学科分割和标准化人才——正在同时失效。AI时代的教育核心转向五种人类特有能力的培养：问题定义力、跨域整合力、不确定性决策、人际影响力和自我驱动力。
腾讯云通过TeachAny.cn平台实现PBL教学的结构化突破，支持将项目目标映射至中国课标、AP、Cambridge等全球五大课标体系，生成个性化学习路径。教师角色从内容传授者转型为学习路径设计师。